做“数据决策”的中国企业,最多5%!
《中外管理》:利用大数据进行决策和管理,是否已经成为企业共识?
刘彤:大数据已经非常热了,但问题是虽然大多数企业表示关注,并积累了一定量的数据,但并没有把数据真正利用起来。
相较于互联网企业,传统公司的问题更为典型:内部并没有真正形成数据分析的逻辑和意识,也没有把数据分析当成改善当下企业管理和营销的方法。比如:有的企业报表里有销量、收入、利润等数据,但并不会进行数据背后的下一部分解,这是只看结果,不看过程。
而数据决策服务,需要专业的数据分析能力,对分析师的水平,对数据的理解,对数据的算法,模型的搭建等要求较高,还需要把流程打通,并明确怎样用数据进行迭代,持续性地优化企业管理的步骤。这是一个复杂的、复合型的专业工作。
另外,专业数据公司提供的数据,可能是企业并不具备或者收集不到的。可以帮助企业更清晰地了解事情的来龙去脉,或者更有针对性设计解决问题的方法。
面对残酷的市场竞争,到管理者若只是用传统的“野路子”打法,或凭个人主观判断能力决策,则企业只能遭遇瓶颈。中国传统企业基数规模非常大,但有数据决策意识,把数据分析已经纳入决算体系,并产生实际效果的企业,比例非常低,也就1%,不到5%。
《中外管理》:这1%能利用数据分析决策的企业,具体在怎样利用数据价值?有没有好的案例?
刘彤:电动车行业属于典型的传统制造业,竞争惨烈,全行业有大大小小500多个品牌。有一家国内知名的电动车企业前几年遇到了增长瓶颈,为寻求突破,该企业通过不断增加产品品类和种类,来满足消费者的差异化需求。然而,大量新品上市后,销量却无法达到预期,企业整体利润出现下滑。